생성 AI를 통해 제품 엔지니어링 및 연구 개발의 미래를 형성

ceprodblogsupp

7시간 ago

제조업체는 지난 5 년간 개별 제품에 대한 세계 시장에서 상당한 변동성을 경험했으며, 고객 요구, 공급망 중단 (자연 및 지정 학적 이벤트를 통해 공급망 중단)이 급속한 수용 및 새로운 기술 채택생성 AI를 포함하여.

제조업체는 몇 가지 주요 및 종종 상충되는 목표에 대한 실존 적 문제에 직면 해 있습니다. 제품 설계 및 엔지니어링으로 시작하여 공학, 제조 및 공급망과 같은 가치 사슬의 비용을 줄이는 동안 수익을 늘려야 할 필요성. 이러한 과제는 제품 요구 사항 및 기능에서 제품 개발, 소싱 및 생산에 이르기까지 모든 영향을 미쳤습니다. 최근 IDC 보고서에 따르면 제품 관리자가 엔지니어링 및 연구 개발에 더 많은 투자를하는 방법 (R & D)이 저렴한 상품 판매 비용 (COGS) 및 제조업체의 수익 증가와 상관 관계가있는 방법을 강조하여 제품 엔지니어링 투자에 대한 투자가 재무 성공을 유도한다고 제안했습니다.¹

Microsoft Cloud for Manufacturing : AI와 함께 설계, 빌드 및 작동

제품 엔지니어링에서 생성 AI의 이점

AI 시대의 산업 변화

비디오 시리즈를 시청하십시오

제품 복잡성과 연결성이 계속 증가함에 따라 엔지니어의 역할은 여러 분야가되어 제품 수명주기 관리 (CAD), 컴퓨터 보조 설계 (CAM), 소프트웨어 요구 사항을위한 ALM (Application Ingination) 및 컴퓨터 보조 엔지니어링 (CAE)과 같은 다양한 데이터 소스 및 도구와의 상호 작용이 필요합니다. 제조 가능성 외에도 엔지니어는 지속 가능성, 규제 준수, 품질, 재료 및 공급 업체 및 공급망 고려 사항과 같은 측면을 제품 설계 프로세스의 훨씬 이전에 통합해야합니다. 현재 물리적 제품과 소프트웨어 요구 사항의 성장에서 널리 퍼져있는 소프트웨어 코드의 많은 라인은 소프트웨어 도구, 데이터 및 인프라의 확산을 지원하도록 전통적인 제조 정보 기술 (IT)에 압력을 가하고 있습니다.

Generative AI는 제조업체가 이러한 이점을 실현할 수 있도록 제품 엔지니어링 및 R & D를 전환하고 있습니다.

비용 절감: 비용, 지속 가능성 및 제조 가능성을위한 제품 설계 최적화는 제품 개발 및 생산 비용을 줄일 수 있습니다.
더 나은 의사 결정: 생성 AI는 데이터 분석 및 시나리오 시뮬레이션을 통해 촉진하여 제품 개발을 향상시키고 제품 품질을 향상 시키며 고객 요구를보다 잘 충족시킬 수있는 정보에 입각 한 결정에 대한 귀중한 통찰력을 제공합니다.
생산성 및 기술 격차: 숙련 된 디자이너가 자주 수행하는 작업을 자동화하고 경험이없는 디자이너가 빠르게 속도를 높이고 모범 사례 지침으로 오류를 피하도록 도와줍니다. 기존 디자인의 분석 및 최적화를 지원하고 사용자 입력으로 새로운 디자인을 생성 할 수도 있습니다.
능률: 엔지니어가 제품 수명주기의 다양한 소스에서 제품 데이터를 검색하고 상호 작용하는 데 엔지니어가 취한 시간을 줄입니다.
더 빠른 시장 마켓: 짧은 제품 개발주기는 제품이 시장에 더 빨리 도달하여 새로운 기회를보다 빠르게 활용할 수 있습니다.
혁신: 다양한 소스의 제품 관련 데이터, 고객 피드백 및 생성 AI로부터 학습을 지속적으로 분석하면 더 쉽게 명백하지 않은 혁신적인 솔루션을 제안 할 수 있습니다.

Microsoft Partners는 데이터 통일 및 상황화 기능을 Microsoft Technologies와 통합하는 산업별 솔루션을 구축하여 제품 엔지니어링 및 R & D를 혁신하는 데 중추적 인 역할을합니다. Microsoft Cloud엔지니어링 기능을 혁신하고 있습니다.

안전한 엔지니어링 데이터 재단 설립

제품 엔지니어링 및 R & D에는 CAD 파일, 기술 사양, 제품 데이터 및 구성, 요구 사항 및 프로세스 데이터를 포함하여 다양한 유형 및 방식의 데이터를 처리하는 것이 포함됩니다. 제조업체는 일반적 으로이 복잡한 데이터를 관리하기 위해 PLM, ALM 및 엔터프라이즈 리소스 계획 (ERP) 시스템을 포함한 다양한 시스템을 사용합니다. 이들은 제품 엔지니어링의 변환을 구축하는 안전한 데이터 기반을 형성하고 민감한 IP를 보호 할 수 있습니다.

다음은 생성 AI가 Microsoft Cloud의 AI와 함께 안전한 엔지니어링 데이터 재단에서 가치를 제공하는 데 도움이되는 예입니다.

지멘스 통합되었습니다 마이크로 소프트 팀,,, Microsoft Azure Openai 서비스Siemens의 TeamCenter PLM 솔루션은 앱으로 솔루션을 통해 전선 작업자와 엔지니어 간의 실시간 커뮤니케이션 및 협업을 용이하게합니다.
아라스 Ai-Assisted Search 및 Azure Openai 서비스를 사용하여 지능형 검색 및 Azure의 Microsoft Copilot StudioPLM 데이터와의 사용자 상호 작용 향상, 확장 가능한 검색 및 대화 AI를 통해 중요한 정보에 대한 더 빠른 액세스, 분석 및 작업을 촉진, PLM 데이터와의 사용자 상호 작용, 확장 가능한 검색 및 대화식 AI를 통해 중요한 정보에 대한 더 빠른 액세스, 분석 및 조치를 촉진합니다.
PTC CodeBeamer Copilot 플래그쉽의 요구 사항 및 분석에 중점을 둡니다 CodeBeamer 애플리케이션 라이프 사이클 관리 (ALM) 솔루션. 이 AI 기반 에이전트가 사용합니다 폭스 바겐 그룹설계 단계의 효율성을 향상시켜 시스템 요구 사항과 관련된 잠재적 문제가 프로세스 초기에 식별되고 해결되도록하고 사용자가 복잡한 요구 사항의 복잡한 계층을 관리함에 따라 생산성 향상을 확인합니다.
Bluestar plm 활용하고 있습니다 Dynamics 용 Microsoft Copilot 365 데이터를 기반으로 엔지니어링 객체에 대한 요약을 자동으로 생성하려면 역학 365 Bluestar PLM 및 여러 언어로 항목 설명을 자동으로 생성하여 따옴표, BOM (Bills of Materials), 송장 및 기타 문서를 다른 언어로 쉽게 생성 할 수 있습니다.

제품 엔지니어링 및 R & D 가속화

엔지니어는 CAD, CAM 및 CAE 애플리케이션에서 제품 설계를 생산할 때 제품 엔지니어링에서 다양한 솔루션을 사용합니다. 여기에는 3D CAD 및 CAM 파일에서 CAE 시뮬레이션 데이터 세트, 문서, 사양 및 다양한 지식 저장소에 이르기까지 다양한 데이터 유형을 작성하고 사용하는 것도 포함됩니다.

다음은 고객과 생성 AI 기반 파트너 솔루션이 Microsoft Cloud에서 AI와 함께 제품 엔지니어링 및 R & D의 가치를 제공하는 데 도움이되는 예입니다.

해를 끼치는 Azure Openai Service에 의해 연료를 공급받은 AI 기반 조수를 도입하여 설계 시간이 줄어들고 제조를위한 Microsoft Cloud상호 운용 지멘스 NX 빠른 디자인을위한 CAD. 이 솔루션은 구성 시간을 95%감소 시켰으며, 효율성이 크게 향상되었으며, 마켓을 속도를 높이는 맞춤형 전기 커넥터 프로토 타입의 빠른 생성.
육각형 AI 구동 자동화 된 캠 프로그래밍 솔루션 인 Proplanai는 프로그램 공장 공작 기계에 걸리는 시간을 75%줄입니다. 이 솔루션은 이산 제조업체를위한 Hexagon의 클라우드 기반 Nexus 연결 및 협업 플랫폼의 일부이며 Azure OpenAi Service가 구동됩니다. Microsoft Azure Cosmos DB그리고 Microsoft Azure Databricks.
지멘스 NX X 소프트웨어 용 Copilot은 an을 사용합니다 적응 된 산업 AI 모델 사용자가 자연어 질문을하고 기술적 통찰력에 액세스하고 더 빠른 제품 개발을 위해 설계 작업을 간소화 할 수 있도록 도와줍니다. CAD 디자이너는 CAD 경험 내에서 설계 프로세스를 최적화하여 모범 사례를 빠르게 구현하는 데있어 엔지니어를 지원하여 설계에서 프로덕션에 이르기까지 고품질의 결과를 보장 할 수 있도록 AI 기반 권장 사항 및 모범 사례를 제공합니다.
리스케일 AI 기반 도구를 Microsoft Technologies와 통합하여 Rescale 자동화를 통해 시뮬레이션 데이터 워크 플로우를 향상시키고 실시간 통찰력을위한 데이터 처리, 의사 결정 개선 및 AI 모델과의 협업을 포함하여 엔지니어링 혁신을 혁신하고 있습니다. PHI-4 시뮬레이션 통찰력을 극대화하면서주기 시간과 비용을 줄입니다.
지멘스 산업 분야의 엔지니어링 및 자동화 작업의 생산성을 향상시키기 위해 산업 기초 모델 (IFM)을 발표했습니다. 예를 들어, 엔지니어는 컨텍스트 인식 권장 사항으로 CAM 프로그래밍을 자동화하고, 구조화 제어 코드 (SCL) 생성을 지원하고 프로세스 흐름 다이어그램 (PFD) 및 프로세스 및 계측 다이어그램 (P & ID)의 생성을 가속화하는 데 도움이됩니다. IFM은 Microsoft의 Azure 플랫폼을 기반으로합니다.

다음 단계 : AI 기반 디지털 스레드로 제품 엔지니어링의 혁신 잠금 해제

제품 엔지니어링 및 R & D의 혁명의 다음 단계는 제품 엔지니어링 솔루션, 공급망, 제조 실행 시스템, 고객 관계 관리, 현장 서비스 및 엔터프라이즈 리소스 계획을 포함한 복잡한 엔터프라이즈 워크로드에서 오케스트레이션, 협업 및 규모를 조정할 수있는 다중 에이전트 AI 시스템을 추가 할 수 있습니다.

Microsoft와 함께 파트너와 같은 파트너 PTCAutodesk 및 아라스그것을 믿으십시오 디지털 스레드는 현실이되고 있습니다 통합 데이터 기초 및 생성 AI로 인한 산업 고객의 경우. 통합 데이터 기초는 다양한 시스템에서 단단히 소싱하고 컨텍스트화를 자동화하여 데이터를 사용할 수있게합니다. 생성 AI 에이전트는이 데이터를 사용하여 통찰력을 제공하고 조치를 취하여 통합 데이터 기초 및 생성 AI를 통해 제품 엔지니어링을 포함한 제조 가치 체인의 수많은 사용 사례를 잠금 해제합니다.

다음은 AI 기반 디지털 스레드의 출현과 약속을 불러 일으키는 혁신의 몇 가지 예입니다.

아라스 Innovatoredge 제품 디지털 스레드 생태계를 확장하기위한 새로운로드 코드 API 관리 프레임 워크로, Microsoft Fabric 과도 통합 될 것입니다. Microsoft 365 Copilot그리고 제조를위한 Microsoft Cloud고급 분석 및 AI 구동 통찰력에 대한 원활한 연결 활성화.
Autodesk Fusion은 제품 개발 수명주기를 통해 사람, 데이터 및 프로세스를 연결합니다. Fusion Manage의 Autodesk 데이터 솔루션 마이크로 소프트 패브릭 데이터 관리 및 프로세스 최적화를 활성화합니다. 또한 Autodesk의 Digital Twin 제품은 Tandem, Flexsim을 통한 공장 시뮬레이션 및 Fusion Operation을 통한 공장 운영 관리를 통해 IT 및 운영 기술 (OT) 생태계 전반 의이 협업의 이점을 얻을 수 있습니다.
PTC Microsoft Fabric 내에서 PTC Windchill의 PLM 시나리오에 대한 Enterprise Data Framework 및 에이전시 모델에서 Microsoft와 협력하여 제조업체 디지털 스레드 전략을 가속화하고 AI 전력 에이전트를 사용하여 Value Chain의 통찰력 및 워크 플로를 잠금 해제합니다.
도요타AI 에이전트를 배치하여 엔지니어의 집단적 지혜를 활용하고 일본어의 “O-Beya”또는 “Big Room”이라는 시스템에서 더 빠르고 효율적으로 혁신하고 있습니다. “O-Beya”시스템에는 현재 9 개의 AI 에이전트가 있습니다.

사용하여 제조를위한 Microsoft Cloud 파트너 생태계의 AI 구동 솔루션 인 제조업체는 새로운 수준의 영향을 안전하게 잠금 해제 할 수 있습니다. AI 기반 솔루션 및 AI 에이전트의 통합은 혁신을 잠금 해제하고 비용을 줄이며 운영 효율성을 향상시켜 제조업체가 도전을 탐색하고 기회를 압류 할 수있는 장비를 더 잘 갖추고 있음을 의미합니다.